PageRank
PageRank算法時期：在谷歌創立初期，使用的主要是PageRank算法。這個算法基于網頁之間的連結關系來計算網頁的重要性，進而進行排名。簡單來說，如果一個網頁被其他網頁連結得越多，那麼它的PageRank值就越高，排名就越靠前。PageRank算法在谷歌搜尋早期起到了非常重要的作用，但随着網際網路的發展，其算法的局限性也逐漸顯現出來，比如易受到人為操縱，對于新網頁和孤立網頁的處理不夠準确等。
PageRank算法的基本思想是通過網頁之間的連結關系來評估網頁的重要性。具體來說，PageRank算法将網際網路看作是一個有向圖，其中每個網頁是圖中的一個節點，每個連結則表示節點之間的有向邊。在這個圖中，每個網頁的PageRank值是根據其入度連結的數量和連結到的網頁的PageRank值計算出來的。
具體來說，PageRank算法的計算過程分為兩個步驟。首先，将每個網頁的PageRank值初始化為一個固定的數值（通常是1）。然後，通過疊代計算，不斷更新每個網頁的PageRank值，直到收斂為止。在每次疊代中，每個網頁的PageRank值都會根據其入度連結的數量以及連結到的網頁的PageRank值進行更新。具體來說，每個網頁的新的PageRank值等于其所有入度連結的PageRank值之和，加上一個阻尼因子（通常為0.85）乘以所有網頁的PageRank值之和除以網頁總數。
通過這樣的疊代計算，PageRank算法可以得出每個網頁的PageRank值，進而将網頁按照其重要性進行排名。值得注意的是，PageRank算法并不是唯一的排名算法，但它在網際網路搜尋引擎中得到廣泛應用，因為它能夠很好地反映網頁之間的連結關系，并且具有較好的可解釋性和穩定性。
智能檢索
智能檢索時期：在2001年左右，谷歌開始使用一些基于統計學和自然語言處理的算法，如Latent Semantic Indexing（LSI）和Term Frequency-Inverse Document Frequency（TF-IDF）等算法，來提高搜尋結果的相關性和準确性。LSI算法是一種基于奇異值分解的算法，可以通過分析文本的語義結構來識别相關性，進而提高搜尋結果的相關性。TF-IDF算法則是一種基于詞頻和文檔頻率的算法，可以評估一個詞語在文本中的重要性，進而提高搜尋結果的準确性。這些算法的應用，大大提高了谷歌搜尋的品質和準确性。
TF-IDF算法是一種基于詞頻（Term Frequency, TF）和逆文檔頻率（Inverse Document Frequency, IDF）的算法。在搜尋引擎中，TF-IDF算法用于評估一個詞語在文本中的重要性，進而提高搜尋結果的準确性。
TF-IDF算法的主要思想是：如果一個詞語在某個文檔中出現的次數越多，那麼它在文檔中的重要性就越高；但如果這個詞語在所有文檔中都出現的很頻繁，那麼它的重要性就降低；反之，如果這個詞語隻在少數文檔中出現，那麼它的重要性就會提高。是以，TF-IDF算法的計算公式如下：
TF-IDF = TF * IDF
其中，TF表示詞語在文檔中出現的頻率，計算公式為：
TF = (在文檔中出現的次數) / (文檔總詞數)
IDF表示逆文檔頻率，計算公式為：
IDF = log(文檔總數 / 包含該詞語的文檔數)
通過TF和IDF的乘積計算出每個詞語在文檔中的重要性，然後根據重要性對文檔進行排序和排名。TF-IDF算法能夠有效地評估每個詞語的重要性，進而提高搜尋結果的準确性。
LSI算法是一種基于奇異值分解（Singular Value Decomposition, SVD）的算法，用于提高搜尋結果的相關性。LSI算法的主要思想是：通過分析文本的語義結構，識别出相關性，進而提高搜尋結果的相關性。
LSI算法的計算流程包括以下幾個步驟：
（1）将文本轉化為矩陣表示。
（2）對矩陣進行奇異值分解。
（3）選擇前k個奇異值對應的奇異向量，作為文本的新的表示。
（4）對使用者的查詢語句進行同樣的轉換和向量表示。
（5）計算查詢向量和文本向量之間的餘弦相似度，進而确定相關性。
通過LSI算法，搜尋引擎能夠更好地識别出文本之間的相關性，進而提高搜尋結果的相關性和準确性。LSI算法在搜尋引擎中的應用，能夠提高搜尋結果的品質和準确性，為使用者提供更好的搜尋體驗。
機器學習
機器學習時期：從2010年左右開始，谷歌開始采用機器學習算法來提高搜尋結果的品質和準确性。這些算法包括基于神經網絡的深度學習算法、支援向量機（SVM）算法、随機森林算法等。這些算法能夠更好地處理海量的資料和複雜的問題，能夠對使用者的搜尋意圖和查詢語句進行更加準确的識别和比對，進而提供更加精準的搜尋結果。
SVM（Support Vector Machine）算法是一種二分類模型，廣泛應用于機器學習、資料挖掘和模式識别等領域。在谷歌搜尋中，SVM算法被用于識别和過濾垃圾資訊、識别和過濾惡意軟體等方面。
SVM算法的主要思想是：将資料集映射到高維空間中，将不同類别的資料分隔開來，進而實作分類。SVM算法的核心是找到一個超平面，使得不同類别的資料被分隔開來，同時使得分類間隔最大化。如果資料集不是線性可分的，可以通過核函數将其映射到高維空間中來實作分類。
SVM算法的優點包括：對于小樣本資料集具有較高的準确性和泛化能力、可以處理高維資料、對異常值的魯棒性較好等。在谷歌搜尋中，SVM算法被廣泛應用于分類、回歸和異常檢測等方面，能夠提高搜尋結果的準确性和相關性。
随機森林算法是一種內建學習算法，通過結合多個決策樹模型來提高分類和回歸的準确性。在谷歌搜尋中，随機森林算法被用于識别和過濾垃圾資訊、識别和過濾惡意軟體等方面。
随機森林算法的核心是：通過建立多個決策樹模型，對資料進行分類或回歸。每個決策樹模型都是在随機選取的子集資料上進行訓練的，進而降低了模型的方差和過拟合風險。在預測時，每個決策樹模型都會輸出一個分類結果或回歸結果，然後通過投票或平均等方式得到最終的分類或回歸結果。
随機森林算法的優點包括：可以處理高維資料、對異常值和噪聲資料的魯棒性較好、能夠進行特征選擇和特征重要性評估等。在谷歌搜尋中，随機森林算法被廣泛應用于分類、回歸和異常檢測等方面，能夠提高搜尋結果的準确性和相關性。o
人工智能
人工智能時期：近年來，谷歌逐漸将人工智能技術應用到搜尋算法中。這些技術包括自然語言處理、計算機視覺、語音識别等。通過這些技術，谷歌搜尋能夠更好地了解使用者的查詢意圖、提高搜尋結果的相關性和準确性，以及為使用者提供更好的搜尋體驗。比如，谷歌搜尋現在支援自然語言查詢，使用者可以用自然語言來表達查詢意圖，而不是單純的關鍵詞搜尋。此外，谷歌搜尋還支援圖像搜尋和語音搜尋等功能，使得使用者可以通過更加直覺的方式來進行搜尋。這些技術的應用，能夠進一步提高谷歌搜尋的品質和準确性，讓搜尋結果更加貼近使用者的需求和興趣。
最近谷歌推出的bard聊天搜尋，更是将人工智能推上了巅峰，現在的搜尋引擎已經可以識别自然語言了，這對于普通使用者來說是非常大的便利，大大降低了搜尋高品質資訊的難度。